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AI 辅助逃顶是不是玄学？我们和一位 AI 策略基金经理聊了聊
「你认为涨跌只是市场买卖力量的博弈，但 AI 能看到更高维的东西。」
整理：Peng SUN，Foresight News
「2022 年初成功逃顶，年底成功抄底，在比特币只有 2 万多美元的时候就坚定看到 4 万以上。」作为一个天天猜不准涨跌的加密货币市场中的「赌狗」，笔者在看到这些战绩的时候不免有些眼红。
但事实上，这些判断并非由人给出，而是人工智能基于数据给出的决策。
与大多数投入 Web3 行业的从业者一样，Everest Link Capital AI 策略基金经理 Xin Liu 也是在第一次听闻了比特币的故事之后就产生了浓厚的兴趣，但她的专业更多的是在研究市场。
就像「阿尔法狗」战胜了人类围棋大师一样，AI 通过大量的数据分析与学习，能够丝毫不带有情绪地执行交易策略，并且能在 K 线的蛛丝马迹中寻找到可能人类无法发现的线索。正如 Xin Liu 所说：
「你认为涨跌只是市场买卖力量的博弈，但 AI 能看到更高维的东西。」
Foresight News：目前的团队成员都有怎样的背景，从什么时候开始进行加密货币的交易，为何选择了加密货币作为投资标的？
Xin Liu：我是从 2016 年开始加入到区块链行业中的，也是从那时开始研发「夜航星」AI 深度学习模型，迄今已经有 7 年的时间，模型主要应用于加密货币和股票市场，穿越了多轮牛熊，也经历了很多极端黑天鹅行情。
2016 年的加密货币，或者说比特币还是被排斥在主流金融之外的，因为我自己是资产管理出身，我在做资产配置的过程中正在寻找一些另类资产希望能够降低组合的整体风险。2016 年在张江高科地铁站的 IC 咖啡馆第一次深入的听比特币的介绍，我对于去中心化和激励这两个点是非常认可的。
为什么我这样一个在传统金融体系成长起来的人会这么快接受去中心化呢？因为我有一个特别的经历是在老东家路透社做宏观经济研究的时候，我曾经白手起家建立了中国第一个固定收益交易员自发组成的去中心化社区，所以我深刻明了去中心化蕴含的巨大能量和激励的重要性。
于是我 2017 年 8 月 14 日在《华尔街见闻》上写了一篇研究文章，研究用 5% 的资产投资比特币后对整个资产组合的积极影响。后来资产管理界的大神，Black Rock 的首席策略官 Andrew Ang 在 2022 年《Asset Asset Allocation with Crypto: Application of Preferences for Positive Skewness》中阐述了同样的观点。
Foresight News：在选择具体的交易标的的时候有怎样的标准？
Xin Liu：事实上我对于赛道的选择是非常 open 的，这个市场最大的特点就是创新非常快，也正是因为创新快给它带来的巨大的生命力。Open 体现在于减少先入为主的成见，尽量在高胜率和高安全系数的前提下接纳更多的创新，一般只要某个品种（无论是「古典派」还是「土狗派」）出现了具备一定规模的共识，我都不会放过都会去研究一下。一个东西它有很多人支持，喜欢，不管它看起来是芭蕾舞还是二人转，一定有它独到的满足人性的地方，存在即合理。
另外，它必须要有可持续性延展的激励机制，我很看重激励这个点，而且激励机制不要复杂，简单明了点燃个体欲望的，我会更加认可。你可以看到成功的项目无论是公链还是生态内的应用都是这样的特点：众人拾柴火焰高，尤其在 web3.0 的世界里你得有能点燃每个个体内心的火焰的机制。
**所以你可以看到我的兼容性是很强的，那对于风险高的创新品种，为什么我们能涉猎的这样广泛呢？因为 AI 深度学习提供了对于价格趋势的精准把控，这极大提高了接纳创新的胜率和安全系数。**比如现在我们正在研发的创新策略，利用 AI 深度学习模型去寻找铭文和 meme 的机会。虽然最近铭文大火，但是实操者也不得不面临 1）mint 的铭文项目不成功的风险 2）mint 过程中高昂的 gas fee 3）mint 不成功被埋的风险 4）竞争不过自动化 mint 工作室等问题。所以挑选哪些有希望的铭文品种 mint？如果没有 mint 成功以什么样的价格介入胜率更高？这是我们正在用 AI 深度学习解决的问题，meme 品种也是同样的道理。
Foresight News：是否可以具体介绍一下基于 AI 深度学习的交易策略？深度学习的模型考虑了哪些参数？参考了哪些指标？本质上是基于怎样的逻辑计算出的交易方向？
Xin Liu: AI 深度学习呢，简单来说是一种利用人工智能去模仿人类神经元去思考的方式，图片是一个最简单的模型，inputs 层代表输入信息，output 层指的是最终输出的信息，中间层统称为隐藏层，隐藏层是极为复杂且精巧的。无需人类手工定义特征，AI 深度学习可以从原始数据中自动学习和提取特征。常规学习的领域有价格趋势、交易量变化、市场情绪等。因此 AI 深度学习具有非线性和自适应性的特点，加上计算机处理大规模数据的能力，使得 AI 模拟的神经元系统在某些领域拥有了超越人类认知事物本质的能力。
至于具体的参数设计，因涉及到商业机密，不便过多透露。
Foresight News：一种金融产品的涨跌本质上是由市场上买卖力量博弈的结果，为何这种理论上无序的事件是可以预测的？交易者预测未来的涨跌走势是不是一种「玄学」，有哪些科学的依据？
Xin Liu：我看过一篇论文《Observing Schrödinger’s Cat with Artificial Intelligence: Emergent Classicality from Information Bottleneck》，用人工智能去观察著名的薛定谔的猫，省流总结一下结论就是，神、人和低等生物本质上的区别在于对于信息的处理能力。这正是你这两个问题的最佳答案。
比如说你提到的「一种金融产品的涨跌本质上是由市场上买卖力量博弈的结果」从这个角度和逻辑看市场是无法提前预测的，这是普通人的正常因果感知对吧，但是还有一种可能就是在更高维度的信息处理能力的层面上看涨跌的博弈不是这样的。实际上在 AI 深度学习的维度，5 月份我能看到的是比特币价格会涨到 40000 以上，后续就会有有利于这个结论的事件出来催化完成这个结论，在 5 月份我是不知道具体什么事件会带动完成这个结论，但一定会有对应的事件出来。能看到这其中的因果顺序的不同嘛？这是因为 AI 处理信息的能力远远高于人类，可以从更高维度看到普通人看不到的东西，因此就形成了带有「玄学」性质的预言。
Foresight News：在交流中您有提到觉得过去依据减半周期出现的「四年牛熊转换规律」可能会在这一轮中失效，为何会有这样的判断？
Xin Liu：首先纠正一下，我的意思是过去和现在比特币存在减半周期，所以牛熊轮转的非常规律，所以这使得普通人更加容易判断牛熊，减半前后牛市，剩下两年熊市，对吧。但是马上第四次减半就结束了，大比例的比特币将会进入流通中，剩余可挖的部分将非常少，凭借常识判断必然是量大的流通部分影响量小的可挖掘部分，所以未来的牛熊将非常复杂并不会像目前这样节奏清晰明了。那么这轮减半行情走完之后人们用什么逻辑去判断牛熊或者大周期呢? 我认为 AI 深度学习会成为一个判断长周期牛熊的重要依靠。
Foresight News：随着加密货币市场参与方的增加，市场的走势开始变得复杂，从今年的走势中就可以看出，不再像过去一样是比较简单的周期性趋势行情，在未来可能更加复杂的行情中，AI 深度学习模型可以对行情的判断带来怎样的帮助？相比于一些用于判断行情走向的「理论」，使用 AI 有哪些具体的优势？
Xin Liu: 你提到市场走势越来越复杂，周期性趋势行情也许存在，但是走的绝不简单，这个经历过 2020 年 3 月行情的比特币多头们应该深有感触，加上后面减半结束，可以预见的是未来对于牛熊行情的判断的门槛将更加高，AI 的优势在于通过强大的处理数据的能力从高维度去发现不被凡人看到的趋势。比如本轮牛市的底部价格你知道我们是什么时候判断到的嘛？2022 年 8 月首次提出底部在 16000，关于底部我们在 2022 年 8 月、9 月和 11 月一共提示了 4 次。但是 16000 附近的时候，经历过的人都知道是什么情况吧，非常悲观，我都被告知过好几次大型机构看到 11000，但是当时我们自己的模型看到的就是 16000 下方没有下降的空间了。就在今年 10 月和 11 月，AI 挖掘到了雅诗兰黛和美国达乐两只股票，当时因为财报利空，市场对这两只股票非常悲观。直到 12 月高盛发表 2024 年股票市场展望中的 to buy list 上前两名就是这两只股票，我们比高盛早了 2 个月发现了它们。简而言之，就是践行巴菲特说过的：「别人贪婪我恐惧 别人恐惧我贪婪」。
Foresight News：市场中有些观点认为，交易和投资是两件事，交易可能在某种程度上是抛开基本面的，只注重于盘面给出的信息开判断某一段时间内行情的走向，而投资可能更倾向于长期主义，并关注行业、赛道、再到项目的发展。您对「交易」和「投资」这两件事有怎样的看法？
Xin Liu：我觉得「投资」和「交易」不是一个矛盾的事情，尤其是像我们这样的中长线交易策略和投资策略之间是落点是一致的。如果你说的交易指的是高频和套利这种策略，那我承认它们之间是会很不同。
投资和交易都是我们在市场中得以生存的重要能力，之所以有观点会觉得他们是存在矛盾点是因为这两种重要的能力很难同时拥有。但是在 AI 的帮助之下，我们做到了投资能力和交易能力兼而有之，所以未来你将会看到 AI 将极大的提升个体的生产力。
众所周知，加密资产的风险是非常大的，风险一方面来源于项目都是在很早期，甚至只有一个故事蓝图的时候就面对大众了，那么我们必须要面对项目可能做失败的风险。其二、加密世界的创新和迭代是非常快的，长期主义放到加密世界就需要兼容飞快的创新。其三、即使是优秀的赛道，代币价格也会出现巨大的波动。所以作为资产管理者，我们背负着为 LP 创造利润的使命，就是要去平衡投资的长期主义和灵活主义，这样才能保证我们可以长期为 LP 创造积极稳健的收益。所以我觉得不用去争论是该走投资的路好还是走交易的路好，二者兼而有之才是最好的。
Foresight News：对加密货币市场未来几年内的走势有怎样的基本判断？
Xin Liu：我简单聊聊我的四点判断：
1、比特币的走势将更加复杂
原因就是第四次减半行情结束后，比特币市场的长周期规律将不再如现在一样容易判断。减半就如同定海神针一样主导着目前市场的大行情，但是减半结束后，将会有更多加密从业者此前从未遇见过的因素主导市场。通俗的说，本轮是普通人容易赚钱的最后机会，后面都要靠强大而深度研究能力了。
2、加密货币的投资将更加去中心化，AI 时代下的超级个体将替代机构或者与之共存
现在的世界已经朝着去中介化发展，尤其在加密世界信息不对称的情况将越来越少，投资者也越来越成熟，拥有自己独立的判断，越来越不愿意接盘 VC。投资，无论是超级个体还是机构都是由人组成的，本质上来说核心是给出高超的认知和判断，尤其在 AI 时代下，个体生产力会被极度放大，一个人能做的也许就是现在一个机构做的事，所以未来判断可信度的关键在于是否能长期输出正确的投资判断和结果，而并不会拘泥于是机构给出的还是个体给出的。
3、主流币和「小品种币」的走势分化
随着币安事件尘埃落定，意味着监管对于要求中心化交易所的合规化要进入快车道了，对于很多初出茅庐的小品种来说合规成本是很高的，而且处理潜在诉讼的成本也很高，同样这意味着项目发起方自身的风险加大，这会挤压小品种在中心化交易所的生存空间，平均而言小品种获得流量会更少，主流币获得的流量会更多。未来不太可能出现 2017 年山寨币鸡犬升天的情况，而是资金阶段性的游走在几个小品种上。
4、去中心化交易所和钱包蓬勃发展
加密行业的魅力在于每一个新的参与者不管你是何时加入的，只要你眼光独到，必然有属于你的舞台和话语权，而不是后来者要给老的既得利益者接盘。所以加密世界对全球年轻人具有绝对吸引力，这全都依赖于加密世界不断的推陈出新。而如果代表创新的小品种在中心化交易所受到挤压，那么必然要聚集到一个新的地点，而去中心化交易所和钱包是最好的选择。
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